AI注目記事のキュレーターページ

この投稿はOpenAIのクリス・ディッケンズと共同執筆されています。エージェントコーディング、長期的な推論、高ボリュームの推論ワークロードを構築する開発者は、別のモデルインフラを運用することなく、馴染みのあるAPIを通じて呼び出せる最前線のモデルを求めています。OpenAI GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaは現在、Amazon Bedrockで一般提供されています。これらの3つのモデルは、自律コーディングエージェントや長期的な推論、高ボリュームでレイテンシに敏感な推論などのワークロードをカバーし、AWSのセキュリティ、地域処理、コスト管理のもとで動作します。これらのモデルは、OpenAI Responses APIを通じてbedrock-mantleエンドポイントでアクセスできます。Solはフラッグシップの推論モデル、Terraは日常の生産作業におけるパフォーマンスとコストのバランスを取るモデル、Lunaは迅速で低コストの推論に最適化されています。価格はOpenAIの初期料金と一致し、使用量は既存のAWSのコミットメントにカウントされます。この投稿では、モデルの選択方法、Responses APIを通じての初回推論の実行方法、プロンプトキャッシングによるコスト削減、キャッシュトークンの使用量の測定、OpenAI Codexコーディングエージェントの接続方法、クォータとスケーリングの計画方法を示します。あなたのプロンプトと完了は、モデルのトレーニングに使用されず、モデルプロバイダーと共有されることはありません。